Zad 1

e) h0: m=177

H1: m>177

1.Statystyka->stat. Podst. I tab. -> test dla pojedynczej. proby -> zmienne(wzrost) ->

select casus(określone przez v1='M') -> test średni (177) -> podsumowanie

t=3,61

Obszar krytyczny (sprawdzam czy lewostronny czy prawo stronny).

Obszar jest prawostronny bo jest na plusie.

Df = 61 stopnie swobody

t(1-&, n-1) - kwantyl

t(0,95, 61)

2. Stat.->kalk. Prawd. -> rozkłady->studenta -> p(rzad kwantyla) ->

Df=61,

P=0,95(kwanty)

Oblicz => t=1,67

Obszar krytyczny k=<1,67; +inf)

T nalezy do k -> brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Średni wzrost w populacji * jest istotnie większy od 1,67m

Zad 4

1. Stat. -> test t dla prób niezależnych (wzg. grup) -> select cases -> v10='inny'-> musi być włączone wszystkie -> zmienne(wiek, system) -> podsumowanie

Linux = 8, Windows = 57 Różnica liczności jest duża.

2. -> opcje -> test z niezależną estymacją wariancji

H0: mL=mN (zawsze równe)

H1: mL<MW (z podpunktu b)

Test Cobrana -Coxa

T= -2,11

Df: 8,9976 (po prawej) stopnie swobody)

t (&, t(1-&)

t(0,05, 9)

3. kalkulator prawd. -> rozkład -> student -> p=0,05 df=9 t=-1,83313

4. k=(-inf, -1,83)

t należy do k -> odrzucenie hipotezy zerowej na korzyść alternatywnej

LABORATORIUM 5

Zad1. Dla jakiego parametru?

Odsetek = WSKAŹNIK STRUKTURY

Średnia = m

Wariancja = sigma

Wskaźnik struktury = p

H0 Dom Rodzinny H0: pD=p1 (zawsze równość)

H1 POza domem pD>pp

1. Stat->Stat. Podst. I Tab. -> inne testy (nad prawd) -> wracam do głównego okna z uczniami->

wykresy bloku danych -> histogram kolumny bloku -> prawy mysz -> etykiety punktów ->

zaznacz wyświetl etykiety punktów -> zaznacz: liczność i procenty -> ok.

Md/nD = 59% np.=39

mP/np. = 41%

np. = 27

2. wracam do inne testy -> trzecie okno na dole -> wpisuje wartość: -> jednostronny

0,Md/nD = 59% np.=39

mP/np. = 41%

np. = 27

p= 0,08

& = 0,05

&<p -> brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Zad2

1. Sprawdź zgodność z rozkładem normalnym.

3 grupy

1. Stat opisowe -> normalność -> odłącz case -> zm. Śr_ocen -> grupami -> zm. Grup -> m. zam. -> odrzuć wykonaj również analizę bez grupowania -> histogramy -> normalność -> test Shapiro-Wilka -> histogramy

H0 -> normalny (zgodność)

H1 -> alternatywna (nieprawda)

P=0,48721

&=0,05< p -> brak podstaw..

b)

test Arletta

H0 = sigma ^2B = sigma^2D= sigma^2A (wariancje są takie same)

H1 - nie wszystkie równe

X^2

1. statystyka -> ANOVA -> jednoczynnikowa ANOVA -> ok. -> zmienne (m.zam. wiek nie pamiętam) -> więcej wyników -> założenia -> Arletta

p=0,414

&<p

2. ANOVA -> podsumowanie -> średnie / wykresy ->

Przedziały ufności powinny się pokrywać.

Analiza -> średnie wykresy -> tabele

Nie da się odrzucić hipotezy zerowej.

Prawdziwa średnia w populacji * mieści się w przedziale 3,322 -3,801

d)

H0: mS = Md = Ma

H1: nie wszystkie równe

W tym samym oknie:

P=0,25

F = 1,43 &<p , więc nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o równości średnich w trzech grupach

e) analiza -> post-hoc -> test Nir-Fischera ->

Nie ma podstaw do odrzucenia, brak różnic.

f) Anova -> jednorodne grupy -> test Fischera ->

*wskazują grupy jednorodne

Zad4

Jeżeli zmienne są mierzalne założenia spełnione to test parametryczny.

Jeżeli zmienne są mierzalne założenia niespełnione testy nieparametryczne.

1. statystyki -> stat. Nieparametryczne -> liczba godzin spędzonych przy komputerze jest mierzalna

2.stat. Stat. Podst. -> tabele wielodzielne -> odznacz select cases

TEST NIEZALEŻNOŚCI x~

H0:

H1:

liczba godzin spędzonych przy komputerze nie zależy od miejsca zamieszkania

3.określ tabele -> L_godz -> m. zam. -> ok ->ok.->

opcje -> podświetl liczności > 4 -> zaznacz Fi, procenty z całości -> więcej ->

dokładne tabele dwudzielcze

p=0,09

x^2 = 26,26

analiza -> anuluj -> określ tabele -> l_kody m_zamieszkania

x^2 = 6,23

p=0,18

średnia 30

krótko 35

długo 1

zad 3 na podstawie zad2

wiek

&<p

&<p

P=0,03